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【摘 要】 创业板上市以来，股权融资成为创业板上市公司普遍首选的一个融资方式，为了探究股权融资与创业板上市公司研发效率的相关性，文章首先应用DEA方法中的BCC模型对创业板上市公司样本企业2011—2014年的研发效率进行了测算分析，结果发现创业板上市公司研发效率普遍偏低，研发技术水平是制约研发效率的主要因素；然后就股权融资对研发效率的影响进行了偏相关性分析，研究结果表明：股权融资与研发效率存在显著的正相关关系，股权融资对研发效率的提高起促进作用。为提高企业自身生存发展能力，创业板上市公司应该充分利用股权融资，提高资金利用效率，提高自身创新能力。
【关键词】 创业板； 股权融资； 研发效率
中图分类号：F276.3 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）24-0018-02
一、相关研究的成果综述
对于创业板类型企业融资结构与研发效率之间的关系，国内外学者主要从三个方面进行了探究。首先，对于创新活动中的融资方式，熊彼特就曾提出债务与创新存在负相关关系，Miller（1992）也认为，科技型小微企业运营风险高，增加债务会对管理者行为产生约束，不利于管理者进行创新活动。我国学者胡彦斌（2013）、陆燕春等（2015）通过对我国科技型企业的研究，也发现债务融资与研发效率呈负相关关系，股权融资与研发效率呈正相关关系。国外学者Vincente-Lorentr（2001）研究发现，研发投资与较低的财务杠杆存在相关关系，我国研究学者也认为创新型企业资本结构影响研发投资的特点首先就是资产专用性，所以在资本结构的构成中，更多地来源于股权融资，而少有负债融资。关于效率测算方法有很多种，包括参数法和非参数法，数据包络分析（DEA）模型目前在分析企业投入产出绩效评价中较为普遍，比如兰飞等（2014）运用DEA的BCC模型评价了高新技术企业的创新效率问题。
综合梳理国内外研究发现，影响研发效率的因素大体为企业规模、融资因素、资本结构、企业成长性和公司治理结构等，国内外研究结果具有一定共同性，但是以往研究大都从整体上来分析创新与融资结构之间的关系，鲜有涉及从股权融资单方面研究股权融资对企业研发效率的发展影响。
二、创业板上市公司股权融资与研发效率相关性研究
企业作为研发投资的主体，提高研发效率，进而提升经营绩效，是关乎企业生存和发展的关键因素。截至2014年12月31日，有412家企业在创业板成功上市，分布在电子信息、新能源、生物医药等行业。与主板不同的是，创业板极为重视“创新”，所以研发投入效率是关系创业板企业生存发展的关键因素。本文选取2011年以前上市，至今发展比较成熟稳定的创业板公司为研究对象，便于纵向比较，研究数据为样本企业2011—2014年的财务数据。通过统计发现，2011年以前上市的创业板公司共有154家，从创业板上市公司所属行业来看，制造业、信息技术行业、新能源和社会服务业分布较多，所以本文主要从制造业、信息技术、新能源、社会服务和其他行业分别随机选取30%，共计46家创业板上市公司为研究对象。
（一）研发效率的评测
1.指标选取
关于研发效率的测算方法一般有两种：参数化分析法和非参数化分析法。参数化方法比如回归分析法、因子分析法，需要预设生产函数，通过计量回归模型估计参数，因此参数设置有可能偏离实际或估计错误。用数据包络分析法（DEA）计算效率，因为该方法无需预设生产函数和参数，通过数学规划模型计算分析决策单元之间的相对效率，进而作出整体评价，可以避免这一问题。对于研发活动，投入因素是决策单元可以控制的，而产出因素是不可控的，因此本文采用投入主导型BCC模型，计算创业板上市公司研发投资效率。
本文选取的投入指标为企业研发投入和企业年报所披露的技术人员数；研发活动产出指标大都选用专利数和新产品销售收入等指标，由于创业板企业最大的特点就是自主创新能力较强，专利拥有数能够更直观地反映企业的创新能力，所以本文主要选取专利拥有数作为研发支出标准。
2.研发效率测算
本文主要运用DEA模型中投入主导型的BCC模型，其检测出的结果值包括综合技术效率（CRS）、纯技术效率（VRS）和规模效率（TRS），综合技术效率为企业综合研发效率指标值，关系是综合技术效率=纯技术效率×规模效率。（见表1）
通过统计发现，近四年样本公司总体研发效率较低，2014年综合技术效率与之前相比略有下降，效率值才为0.2360；数据显示2011—2013年创业板上市公司纯技术效率和规模效率均处于明显上升趋势，这说明企业的技术水平不断提高，管理能力不断增强，但是2014年却均有下降，一方面可能由于研发投入存在滞后效应，当期投入未在当期有所产出所造成的技术效率暂时下降；另一方面可能是由创业板上市公司存在资源冗余和管理不善等状况造成的；通过比较纯技术效率和规模效率来看，近四年创业板上市公司样本企业纯技术效率均低于规模效率，这说明技术及管理因素更多制约了研发效率的提高，企业应该在关注规模效率的同时更加注重自身研发能力的提高和管理水平的提升。
综合来看，样本企业综合技术效率处于上升阶段，但是2014年略有下降，效率值还处于较低水平。2014年DEA综合技术效率有效（S=1）企业所占比重为6.52%，无效（S<0.5）企业为65.22%；纯技术效率有效所占比例为8.7%，无效为69.57%；规模效率有效企业所占比例为10.87%，无效为43.48%，对比发现，有近70%的样本企业纯技术效率处于DEA无效状态，企业的研发技术水平仍然是制约研发效率提高的关键因素。进一步发现，样本企业规模效率值明显高于技术效率，规模效率有效企业明显多于技术效率有效企业，这说明企业综合技术效率大部分是由企业规模效率贡献的，企业规模因素对研发效率作用明显。另外，样本企业纯技术效率和规模效率值均处于较低水平，说明创业板企业的研发能力和管理水平均有待提高，企业研发效率还有很大发展空间。
【关键词】 创业板； 股权融资； 研发效率
中图分类号：F276.3 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）24-0018-02
一、相关研究的成果综述
对于创业板类型企业融资结构与研发效率之间的关系，国内外学者主要从三个方面进行了探究。首先，对于创新活动中的融资方式，熊彼特就曾提出债务与创新存在负相关关系，Miller（1992）也认为，科技型小微企业运营风险高，增加债务会对管理者行为产生约束，不利于管理者进行创新活动。我国学者胡彦斌（2013）、陆燕春等（2015）通过对我国科技型企业的研究，也发现债务融资与研发效率呈负相关关系，股权融资与研发效率呈正相关关系。国外学者Vincente-Lorentr（2001）研究发现，研发投资与较低的财务杠杆存在相关关系，我国研究学者也认为创新型企业资本结构影响研发投资的特点首先就是资产专用性，所以在资本结构的构成中，更多地来源于股权融资，而少有负债融资。关于效率测算方法有很多种，包括参数法和非参数法，数据包络分析（DEA）模型目前在分析企业投入产出绩效评价中较为普遍，比如兰飞等（2014）运用DEA的BCC模型评价了高新技术企业的创新效率问题。
综合梳理国内外研究发现，影响研发效率的因素大体为企业规模、融资因素、资本结构、企业成长性和公司治理结构等，国内外研究结果具有一定共同性，但是以往研究大都从整体上来分析创新与融资结构之间的关系，鲜有涉及从股权融资单方面研究股权融资对企业研发效率的发展影响。
二、创业板上市公司股权融资与研发效率相关性研究
企业作为研发投资的主体，提高研发效率，进而提升经营绩效，是关乎企业生存和发展的关键因素。截至2014年12月31日，有412家企业在创业板成功上市，分布在电子信息、新能源、生物医药等行业。与主板不同的是，创业板极为重视“创新”，所以研发投入效率是关系创业板企业生存发展的关键因素。本文选取2011年以前上市，至今发展比较成熟稳定的创业板公司为研究对象，便于纵向比较，研究数据为样本企业2011—2014年的财务数据。通过统计发现，2011年以前上市的创业板公司共有154家，从创业板上市公司所属行业来看，制造业、信息技术行业、新能源和社会服务业分布较多，所以本文主要从制造业、信息技术、新能源、社会服务和其他行业分别随机选取30%，共计46家创业板上市公司为研究对象。
（一）研发效率的评测
1.指标选取
关于研发效率的测算方法一般有两种：参数化分析法和非参数化分析法。参数化方法比如回归分析法、因子分析法，需要预设生产函数，通过计量回归模型估计参数，因此参数设置有可能偏离实际或估计错误。用数据包络分析法（DEA）计算效率，因为该方法无需预设生产函数和参数，通过数学规划模型计算分析决策单元之间的相对效率，进而作出整体评价，可以避免这一问题。对于研发活动，投入因素是决策单元可以控制的，而产出因素是不可控的，因此本文采用投入主导型BCC模型，计算创业板上市公司研发投资效率。
本文选取的投入指标为企业研发投入和企业年报所披露的技术人员数；研发活动产出指标大都选用专利数和新产品销售收入等指标，由于创业板企业最大的特点就是自主创新能力较强，专利拥有数能够更直观地反映企业的创新能力，所以本文主要选取专利拥有数作为研发支出标准。
2.研发效率测算
本文主要运用DEA模型中投入主导型的BCC模型，其检测出的结果值包括综合技术效率（CRS）、纯技术效率（VRS）和规模效率（TRS），综合技术效率为企业综合研发效率指标值，关系是综合技术效率=纯技术效率×规模效率。（见表1）
通过统计发现，近四年样本公司总体研发效率较低，2014年综合技术效率与之前相比略有下降，效率值才为0.2360；数据显示2011—2013年创业板上市公司纯技术效率和规模效率均处于明显上升趋势，这说明企业的技术水平不断提高，管理能力不断增强，但是2014年却均有下降，一方面可能由于研发投入存在滞后效应，当期投入未在当期有所产出所造成的技术效率暂时下降；另一方面可能是由创业板上市公司存在资源冗余和管理不善等状况造成的；通过比较纯技术效率和规模效率来看，近四年创业板上市公司样本企业纯技术效率均低于规模效率，这说明技术及管理因素更多制约了研发效率的提高，企业应该在关注规模效率的同时更加注重自身研发能力的提高和管理水平的提升。
综合来看，样本企业综合技术效率处于上升阶段，但是2014年略有下降，效率值还处于较低水平。2014年DEA综合技术效率有效（S=1）企业所占比重为6.52%，无效（S<0.5）企业为65.22%；纯技术效率有效所占比例为8.7%，无效为69.57%；规模效率有效企业所占比例为10.87%，无效为43.48%，对比发现，有近70%的样本企业纯技术效率处于DEA无效状态，企业的研发技术水平仍然是制约研发效率提高的关键因素。进一步发现，样本企业规模效率值明显高于技术效率，规模效率有效企业明显多于技术效率有效企业，这说明企业综合技术效率大部分是由企业规模效率贡献的，企业规模因素对研发效率作用明显。另外，样本企业纯技术效率和规模效率值均处于较低水平，说明创业板企业的研发能力和管理水平均有待提高，企业研发效率还有很大发展空间。